生成AI比較｜法人向け4製品の料金・機能・選び方（2026年11月）

ChatGPT、Claude、Gemini、Microsoft 365 Copilot。企業で使う生成AIは、任せたい仕事と、その仕事で参照する情報から選ぶことを勧めます。提案書の下書き、メールや会議の整理、表計算の分析では、必要な機能や接続先が異なるためです。

本記事では、法人向けプランの料金と業務データの扱いを一覧で比較したうえで、部門ごとの仕事で試す候補、選定で失敗しやすい点を整理します。さらに、導入時の選定で終わらせず、仕事や技術の変化に合わせて使うAIを選び直せる基盤まで考えます。

※最終更新：2026年11月4日。料金と業務データの扱いは、同日に各社の公式ページで確認した表示です。機能・プラン・データ条件は変更されます。以下の比較は公式情報を入口にした候補選定であり、製品の性能順位を示すものではありません。

法人向け生成AI 4製品の比較表（2026年11月時点）

製品	法人向けプランと公式表示の料金	業務データの学習利用（公式の記載）	主な仕事の場
ChatGPT	Business：スタンダードシート月額￥3,050（年額課金）、￥3,850（月額課金）。従業員2人から200人のチーム向け。Enterprise：営業への問い合わせによる個別価格	Business・Enterpriseとも、デフォルトではビジネスデータを学習に使用しないと記載	調査・分析、資料作成。Google Workspace、Slack、Microsoft 365などと連携
Claude	Team：スタンダードシート月20米ドル（年額課金）、25米ドル（月額課金）。2人から150人のチーム向け。Enterprise：シート料金月20米ドル（年額課金、20シート以上）に、API料金での利用料を加算	Team・Enterpriseとも、デフォルトでは顧客のコンテンツをモデルの学習に使用しないと記載	文書・ファイルの整理・編集、成果物の作成
Gemini（Google Workspace）	Business Starter ￥800、Business Standard ￥1,600、Business Plus ￥2,500（ユーザーあたり月額、税別、年間プランの表示）	企業のデータがモデルのトレーニングに使用されることはないと記載	Gmail・ドキュメント・Meetなど、Google Workspace内の仕事（StarterはGmail中心）
Microsoft 365 Copilot	Microsoft 365 Copilot：ユーザーあたり月額￥4,497相当（年払い、税抜）。既存のMicrosoft 365プランに追加するMicrosoft 365 Copilot Business：通常月額￥3,148相当（年払い、税抜）	Microsoft Graph経由のプロンプト・応答・データは、基礎となる大規模言語モデルのトレーニングに使用されないと記載	Word・Excel・Outlook・TeamsなどMicrosoft 365内の仕事

出典：ChatGPTの料金、Claudeの料金、Google Workspaceの料金、Microsoft 365 Copilot（エンタープライズ）、Microsoft 365 Copilot（ビジネス）、Microsoft 365 Copilotのデータ・プライバシー。いずれも2026年11月4日に確認しました。

料金の単位（シートかユーザーか、年額か月額か、円か米ドルか）は製品ごとに異なります。Google WorkspaceとMicrosoft 365 Copilotのページには、確認時点で期間限定の割引価格も表示されていました。表は通常の表示価格です。税、為替、割引、利用上限、追加料金で実際の請求額は変わるため、同じ人数・期間で総額を計算して比べてください。

4製品は、任せる業務と既存環境との接続から比較する

最初に、何を入力し、何を成果物として作り、どこへ渡すかを決めます。たとえば「提案書を作る」場合でも、公開情報から構成案を作るのか、社内メールや過去資料まで参照するのかで、接続や権限の条件は変わります。

製品	候補にする仕事・機能	選ぶときに確認すること
ChatGPT	調査・分析、ファイルやアプリを使った資料作成	必要な成果物と接続・管理機能が対象プランに含まれるか
Claude	文書やファイルの整理・編集、下書きや成果物の作成	扱う形式、接続先、利用形態が仕事に合うか
Gemini	Gmail・ドキュメント・会議など、Google Workspace内の仕事	利用するアプリ・言語・プランで必要な機能を使えるか
Microsoft 365 Copilot	Word・Excel・Outlookなど、Microsoft 365内の仕事	ライセンスと有効な機能、参照できる情報・権限が合うか

各社が示す機能の入口は、ChatGPTの料金・プラン、Claudeの製品情報、Google WorkspaceのAI、Microsoft 365 Copilotの概要で確認できます。

ChatGPTとClaudeは用途が重なります。同じ資料と指示を渡し、論点の抜け、事実の誤り、編集の手間を比べてください。WorkspaceやMicrosoft 365を使う仕事では、既存情報への接続と権限も選定条件になります。

あわせて、契約単位、利用上限、追加料金、データの学習利用・保持条件を確認します。チャット画面の契約と、業務システムに組み込むAPIの契約・料金は分けて確認します。

部門名だけで割り当てず、実際の仕事で候補を試す

「営業はこのAI」と固定するより、仕事を作業に分けると候補を絞れます。以下はFacet Bridgeが提案する試し方です。各用途で特定製品が最も優れていると実証した結果ではありません。

仕事の例	最初に試す候補・入口	同じ入力で確かめる点
営業：顧客情報から提案の構成・文章を作る	ChatGPT / Claude。メールや文書の参照には利用中のWorkspace / Microsoft 365も候補	顧客の課題と提案のつながり、根拠、修正の手間
マーケティング：記事や広告文の案を作る	ChatGPT / Claudeで案を比較	読者への適合、事実、表現の一貫性、編集の手間
経理・管理：表計算の集計・分析を補助する	Excel中心ならCopilot、Sheets中心ならWorkspaceのGeminiから接続を確認	元データと数式の整合、再現性、誤りの発見・修正
人事：社内規程から説明文・FAQ案を作る	ChatGPT / Claude、または規程を置く業務環境のAI	引用元、規程との一致、個人情報・閲覧権限
経営企画：資料を整理して論点案を作る	ChatGPT / Claude。蓄積場所に応じてWorkspace / Microsoft 365も候補	前提と事実の区別、出所の追跡、意思決定に使える粒度

営業の提案づくりなら、社内情報を集める、構成と文章を作る、根拠を確認する、顧客に届ける、という作業が考えられます。参照元への接続と、文章を作るAIの役割を分けて検討できます。

この図は役割分担の例です。アプリ間の自動連携には、接続・データ利用・送信権限の設計が別途必要です。すべての処理を手作業で承認する意味ではありませんが、目的を定め、事実と判断を確かめ、顧客に届ける責任は人が担います。

比較するときは、生成速度に加え、準備・確認・修正を含む時間も記録します。品質の合格条件を先に決め、同じ入力で評価することで、自社の仕事に合う候補を判断できます。評価設計の参考：OpenAIのEvalsガイド

生成AIの選定で失敗しやすい4つの点

部門名や知名度だけで決める。 同じ部門でも、仕事によって参照する情報と成果物は異なります。上の表のように、仕事ごとに同じ入力で試してから決めます。

料金を1人あたりの単価だけで比べる。 シート単位かユーザー単位か、年額か月額か、利用上限や追加料金があるかで、総額は変わります。利用する人数と期間をそろえて試算します。

チャットの契約とAPIの契約を混同する。 例えばClaudeの公式料金ページでは、チャットのプランとAPIの料金が別の区分で示されています。業務システムに組み込む場合は、API側の料金・データ条件を別に確認します。

データと権限の条件を確かめずに広げる。 業務データを学習に使わない記載があっても、保持期間、閲覧権限、接続先のアプリの設定は別に確認が必要です。まず一つの業務で条件を確かめてから展開します。

選定後も、仕事の条件に合わせてAIを選び直せるようにする

導入時に選んだAIが、今後も同じ条件で使えるとは限りません。たとえばOpenAIは、モデルやAPI機能の提供終了と移行先を公開しています。提供終了と移行に関する公式情報

そこでFacet Bridgeは、使う知識、アクセス権限、仕事としての合格条件、実行履歴を業務側で管理し、AIを変えるときにも引き継げる設計を勧めます。

APIを組み込む業務では、共通の接続口を設け、品質・費用・データ条件・応答時間に応じて使うモデルを振り分ける構成を検討できます。これがモデルの「ルーティング」です。事前評価を通り、データ利用や権限の条件を満たした候補から選び、障害時の代替先も承認済みの候補に限ります。Vercel AI Gatewayのモデル接続、代替モデルへの切り替え

切り替えの仕組みだけで品質が保たれるわけではありません。モデル固有の機能や入出力の違いに応じた調整と、変更後の評価は必要です。また、モデルを切り替えられることと、SaaSアプリの契約・機能・閲覧権限をそのまま交換できることは異なります。

全社共通の大きな基盤を先に作る必要はありません。一つの業務から、知識・権限・評価・改善担当を揃え、複数の仕事へ広げていく進め方も取れます。

AIの選定を、実務で使い続ける設計へつなげる

生成AIの選定は、製品名を決めて終える仕事ではありません。何を任せ、どの情報を使い、誰が確認し、変化に合わせてどう選び直すかまで決めることが、AI Native化の一部になります。

Facet Bridgeは、業務の整理から接続・権限・評価の設計、動く試作、現場での運用まで支援します。一つの業務からでもご相談いただけます。AI Native化の支援内容を見る

具体的に導入を進める方は、生成AI導入の進め方｜“動く試作”から、使い続けられる業務へもご覧ください。